농업 빅데이터는 생산부터 판매까지 전체 프로세스의 모든 링크에서 데이터 분석, 마이닝 및 데이터 시각화의 구체적인 표시에 이르기까지 농업 생산 실무에 빅데이터 개념, 기술 및 방법을 적용하는 것입니다. 농업의 대규모적이고 전문적이며 건강한 생산을 지원하고 안내하기 위해 데이터가 "말하게" 하십시오. 농업 자체의 특성과 전체 농업 산업 체인을 분할하는 방식을 결합하여 농업 빅데이터는 농업의 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 자원 빅데이터, 농업생산 빅데이터, 농업시장, 농업경영 빅데이터 등이다.
농업 자원 빅 데이터에는 주로 노동력, 토지 자원 데이터, 수자원 데이터, 기상 자원 데이터, 생물 자원 데이터 및 재해 데이터 등이 포함됩니다. 이는 주로 농민이 환경 기후, 토양 비옥도 및 기타 요소를 이해하여 무엇을 결정하는 데 도움이 됩니다. 작물은 심기에 적합합니다.
농업 생산에 관한 빅데이터에는 농장 생산 데이터, 양식 생산 데이터가 포함됩니다. 그 중 식재생산 데이터는 주로 작물 파종과정에서 개량종자정보, 묘종정보, 파종정보, 농약정보, 비료정보, 관개정보, 농업기계정보, 농업상황정보 등 각종 지표데이터를 말한다. HENGKO 개발온도 및 습도 IOT 모니터링및 제어 기술을 통해 온도 및 습도 원격 모니터링 요구 사항을 처리할 수 있습니다. HENGKO는 수년간 고품질 온도 및 습도 교육 생산 경험을 바탕으로 온도 및 습도 IOT 환경 모니터링에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
산출물 데이터의 통계적 분석은 산출물 모델의 분석을 수정하고 다음 연도의 산출물을 미리 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 양식 산업의 생산 데이터에는 주로 개별 시스템 프로파일 정보, 개별 특성 정보, 사료 구조 정보, 사육 환경 정보 및 전염병 상황이 포함됩니다.
농산물시장자료에는 각종 도매시장의 농산물 및 부업산물의 공급자료와 가격자료가 포함된다. 농산물은 다 팔리는데, 시장을 이해하지 않고는 씨앗을 애용할 수 없습니다. 농산물은 다 팔리는데, 시장을 이해하지 않고는 씨앗을 애용할 수 없습니다. 시장 상황을 이해해야만 생산을 과학적으로 배열할 수 있으므로 시장은 수요와 공급의 균형을 맞추고 공급 과잉으로 인해 판매할 수 없는 제품이 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.
농업경영자료는 주로 국민경제에 관한 기초정보, 국내생산정보, 무역정보, 국제농산물동태, 긴급상황정보 등을 포함한다.
농업의 발전과 건설, 사물인터넷의 응용으로 인해 농업 빅데이터의 활용이 점점 더 광범위해지고 농업 빅데이터의 발전은 중요한 기회를 맞이했습니다.
게시 시간: 2021년 5월 15일
